。
首先,StratifiedKFold是一种交叉验证方法,用于评估机器学习模型的性能。它将数据集分成k个相等大小的子集,保持每个子集中各类别样本的比例与原始数据集中相同。然后,模型在每个子集上进行训练和测试,最后将结果进行平均。
准确率为0.5可能有以下几个原因:
综上所述,要提高准确率,可以考虑解决数据集不平衡问题、选择合适的特征、模型和参数,并进行适当的调优。在腾讯云中,可以使用腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia)来进行机器学习任务,该平台提供了丰富的工具和资源,帮助用户构建和训练高性能的机器学习模型。
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